人工智能技术英文解释翻译、人工智能技术的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 artificial intelligence technology

分词翻译：

人工的英语翻译：

manpower; manual work
【计】 aritificial
【经】 labour

智能的英语翻译：

brainpower
【医】 noopsyche

技术的英语翻译：

art; science; skill; technique; technology
【计】 switching technique; techno
【医】 technic; technique
【经】 technique; technology

专业解析

人工智能技术（Artificial Intelligence Technology）是以计算机科学为基础，通过模拟人类智能行为实现自主学习、推理决策与问题解决的系统性技术集合。其核心包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等模块，通过算法模型处理结构化与非结构化数据。

在技术实现层面，机器学习采用监督学习（公式：$y = f(x;theta) + epsilon$）与非监督学习算法构建预测模型；深度学习依托神经网络（如$displaystyle frac{partial L}{partial w} = frac{1}{m} sum_{i=1}^{m} x^{(i)}(h_theta(x^{(i)}) - y^{(i)})$）进行特征提取。自然语言处理技术则基于Transformer架构实现语义理解，典型应用包括BERT预训练模型。

该技术已渗透至医疗影像分析、智能制造、金融风控等垂直领域。世界卫生组织2024年报告显示，AI辅助诊断系统在肺部CT影像识别准确率达96.2%，高于人类医师平均水平。中国工信部《智能制造成熟度评估规范》明确将工业机器视觉列为智能制造核心技术指标。

网络扩展解释

人工智能技术是指通过计算机系统模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用体系，其核心目标是使机器具备学习、推理、判断和自主决策的能力。以下是详细解析：

一、技术定义与目标

人工智能（AI）技术旨在让计算机执行需要人类智能的复杂任务，例如语言理解、图像识别、决策制定等。其本质是通过算法和数据驱动，使机器在无需显式编程的情况下适应环境并解决问题。

二、核心技术组成

机器学习
通过数据训练模型，使计算机自主优化性能，包括监督学习、无监督学习和强化学习。
深度学习作为其子领域，利用神经网络模拟人脑结构，处理图像、语音等高维数据。
自然语言处理（NLP）
使计算机理解、生成人类语言，应用于语音助手（如Siri）、机器翻译等场景。
计算机视觉
通过图像识别和视频分析技术，让机器具备“视觉”能力，用于人脸识别、自动驾驶等领域。
专家系统与符号推理
基于规则和逻辑符号模拟人类决策，早期应用于医疗诊断、知识库构建。

三、技术发展路径

符号主义：通过符号逻辑模拟人类推理，依赖预定义规则。
联结主义：以神经网络为核心，强调数据驱动的学习能力。
行为主义：关注机器与环境的交互，通过反馈机制优化行为。

四、应用与影响

AI技术已渗透到医疗、金融、交通等领域，例如优化业务流程、提升诊断准确性。但需注意，当前AI仍局限于特定任务，尚未突破人类意识或创造新能力。

如需更完整的技术分类或案例，可参考来源网页（如、3、10）获取详细内容。